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per-channel Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models
per-channel Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models
用这些开源模型，建议直接使用ModelArts提供的模型运行指导，其余场景再考虑使用本指导自行迁移和调优。 迁移流程 模型迁移主要指将开源社区中实现过的模型或客户自研模型迁移到昇腾AI处理器上，需要保证模型已经在CPU/GPU上运行成功。迁移到昇腾AI处理器的主要流程如下图所示。
抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将步骤1中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供： python3 examples/fp8/extract_scales.py \ --quantized_model <QUANTIZED_MODEL_DIR>
sh # 推理构建脚本 ├── vllm_install.patch # 社区昇腾适配的补丁包 ├──llm_tools # 推理工具包 ├──AutoSmoothQuant # W8A8量化工具
抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将步骤1中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供： python3 examples/fp8/extract_scales.py \ --quantized_model <QUANTIZED_MODEL_DIR>
抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将步骤1中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供： python3 examples/fp8/extract_scales.py \ --quantized_model <QUANTIZED_MODEL_DIR>
sh # 推理构建脚本 ├── vllm_install.patch # 社区昇腾适配的补丁包 ├── Dockerfile # 推理构建镜像dockerfile
sh # 推理构建脚本 ├── vllm_install.patch # 社区昇腾适配的补丁包 ├── Dockerfile # 推理构建镜像dockerfile
sh # 推理构建脚本 ├── vllm_install.patch # 社区昇腾适配的补丁包 ├── Dockerfile # 推理构建镜像dockerfile
sh # 推理构建脚本 ├── vllm_install.patch # 社区昇腾适配的补丁包 ├── Dockerfile # 推理构建镜像dockerfile
sh # 推理构建脚本 ├── vllm_install.patch # 社区昇腾适配的补丁包 ├── Dockerfile # 推理构建镜像dockerfile
创建pod创建pod以用于后续进行模型量化 Step2 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models
sh # 推理构建脚本 ├── vllm_install.patch # 社区昇腾适配的补丁包 ├── Dockerfile # 推理构建镜像dockerfile
创建pod创建pod以用于后续进行模型量化 Step2 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models
创建pod创建pod以用于后续进行模型量化 Step2 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models
sh # 推理构建脚本 ├── vllm_install.patch # 社区昇腾适配的补丁包 ├── Dockerfile # 推理构建镜像dockerfile
sh # 推理构建脚本 ├── vllm_install.patch # 社区昇腾适配的补丁包 ├── Dockerfile # 推理构建镜像dockerfile
同样功能的PyTorch Pipeline，因为指导要求适配onnx pipeline，两个pipeline本身功能就有差别，如何适配？ 由于Diffusers社区的“single model file policy”设计原则，不同的pipeline是不同路径在独立演进的。请先确保应用输出符合预期后，再进入到MindSpore
创建并完成图像分类的智能标注任务 本节通过调用一系列API，以创建并完成智能标注任务为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建智能标注任务的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用启动智能任务接
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